Trí tuệ nhân tạo với Python

Excelでディープラーニングの原理を目で見て学んでみましょう。

エクセルでディープラーニングの基礎を実装しながらその意味を深く理解する！ 画像データをどう処理するのか学習！

Excelでディープラーニングの基礎を実装し、その意味を深く理解する！

Python + xlwings業務自動化講座まとめ 1. 基礎編: Excel制御の基礎 セル操作 / 書式設定 / 画像 & チャート挿入 2. 応用編 : 自動化シナリオ 自動メール送信 / レポート要約自動化(LLM) / 画像分類による作業(Teachable Machine)

この講義が特別な理由：主要なメリット • 直感的な視覚化：Pygame 2Dシミュレーションでアルゴリズムの動作をリアルタイムで直接確認 • 実践的な実装経験：理論を超えて直接コーディングしながら自律走行アルゴリズムを体得 • 主要アルゴリズムのマスター：ダイクストラ、ピュアパス追従、ICPなど必須アルゴリズムを集中学習 • 段階的な深掘り学習：基礎からSLAMまで体系的な難易度構成 • LidarベースのSLAM：未知の環境でのマップ構築と位置推定の実習

エクセルでディープラーニングの基礎を実装し、その意味を深く理解する！

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

Pre-Trainedモデル(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion を直接実装してみる

ホットなイメージ生成モデル！基礎から実装しながら理解しよう！ AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION まで一緒に実装してみましょう！

この講義が特別な理由：主要なメリット • 直感的な視覚化：Pygame 2Dシミュレーションでアルゴリズムの動作をリアルタイムで直接確認 • 実践的な実装経験：理論を超えて直接コーディングしながら自律走行アルゴリズムを体得 • 主要アルゴリズムのマスター：ダイクストラ、ピュアパス追従、ICPなど必須アルゴリズムを集中学習 • 段階的な深掘り学習：基礎からSLAMまで体系的な難易度構成 • LidarベースのSLAM：未知の環境でのマップ構築と位置推定の実習

このコースでは、Tensorflowライブラリを活用してデータを予測する方法を学びます。ライブラリー学習とサンプルデータ分析を並行して実践に適用できるデータ分析、処理方法を学習します。

人工知能の公用語であるケラスとPythonを利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）、分類（Classification）、ディープラーニングNeural Networkプロジェクトを理論とともに学ぶケラス理論と実践総合過程です。

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルをご自身で作ってみましょう！

この講義は拡散モデル(Diffusion Model)の進化過程を論文とコードで完全制覇する実戦中心のマスタークラスです。 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)とDDIMなど、生成AIの核心モデルたちを論文原理から直接実装しながら学習します。 各モデルの登場背景、数式、ネットワーク構造(U-Net、VAE、Transformer)、学習過程(Noise Schedule、Denoising Step)、そして性能向上を導いたアイデアたちを段階別に分析します。受講生はすべてのモデルをPyTorchベースで直接コーディングし、論文を理解することに留まらず「再現し応用できる実務能力」を得ることになります。 また、モデル間の違いと発展の流れを比較し、どのように拡張されるかを明確に理解するようになります。 この講義は理論・コード・実習を一つに、研究者・開発者・創作者すべてに生成モデルの進化を体系的に習得できる旅程を提供します。 論文を「読むこと」を超え、直接実装しながら「理解し再創造」する経験を今始めてください。

この講義は、LDM（Latent Diffusion Model）からDiT（Diffusion Transformer）まで、生成AIの核心技術発展を完全解剖する実戦型マスタークラスです。 LDMの潜在空間ベース学習原理とStable Diffusionの構造、そして最新のDiffusion Transformerの実装方式を論文とコードで直接分析します。 受講生はPyTorchベースでLDM、CFG（Classifier-Free Guidance）、DiTモデルを直接実装し、生成モデルの最新トレンドと構造的進化を体系的に習得します。

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるよう分かりやすく説明します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを利用してウェブで実行することができます。 基礎から実習まで体験しながら、AI活用の第一歩をしっかりと固めることができます。

Pythonを活用して機械学習の技術を学び、実データからの情報抽出方法と予測モデルの開発能力を向上させよう！

NumpyとPandasはデータ分析の基本であり、AIフレームワークの基盤として、私が実務と講義で積み重ねてきた核心的な活用ノウハウを込めました。 マーケター・企画者・初心者アナリストが最も頻繁につまずくデータクレンジング・加工を実習中心で簡単に学べるように構成しました。 この講義を通じて、誰でも開発者の助けなしに自らデータを扱い、分析結果を作り出す実力を身につけることができます。

このコースで学べること LangGraph in Actionへようこそ。このコースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイをマスターするための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、そして本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基本を理解することから、フルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを実現するために必要なスキルを習得できます。 コースのハイライト 状態ベース設計:ノードとエッジというLangGraphの中核となる哲学を深く学び、構造化された保守性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理:チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探求し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー:ヒューマン・イン・ザ・ループシステムの構築、並列実行の実装、マルチエージェントパターンのマスターを行います。 本番環境対応の開発:非同期操作、サブグラフを学び、FastAPIとDockerを使用したフルスタックアプリケーションを作成します。 コース修了時には、強固な理論的理解だけでなく、完全にオープンソースツールを使用してAIエージェントをどこにでもデプロイできる実践的なスキルを身につけることができます。最先端を走り続けたい開発者であれ、AIツールキットを拡張したいベテランエンジニアであれ、このコースは急速に成長するAIエージェント分野に対応できる力を提供します。 実世界のアプリケーションにおけるAIエージェントの採用が増加する中、このコースは実践的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイする準備を整えます。一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう!

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

データ分析者として成長したい初心者の方のためのPython基礎講座です。 - データ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械学習を学びたい方 - ビッグデータ分析技師実技試験を準備している方 - Pythonで機械学習ベースのアプリケーションを開発したい方

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